“El desafío ya no es solo analizar datos, sino convertir la anticipación en valor real para cada cliente”, dicen los expertos en marketing. Para lograrlo, la inteligencia artificial se ha ido consolidando como una herramienta fundamental para que las empresas puedan analizar información, detectar los comportamientos de las personas y tomar decisiones efectivas y a tiempo.
Unir los puntos. Integrar información fragmentada para gestionarla y mejorar la experiencia de los clientes, pasando desde una gestión que era tradicionalmente reactiva a una que anticipe el comportamiento de los clientes. Esa es una de las tantas funcionalidades que, durante el último año, la inteligencia artificial (IA) ha ido consolidando en el mundo del marketing.
“Los modelos de IA predictiva permiten anticipar comportamientos, identificar señales de intención y estimar probabilidades de conversión, abandono o engagement”, afirma Rodrigo Kampers, marketing transformation manager de Accenture Song Chile.
Las marcas pueden identificar puntos de fricción reales e intervenir en momentos claves del recorrido del cliente, actuando oportunamente con la oferta adecuada y optimizando tanto la experiencia del cliente como la rentabilidad del negocio.
“Cuando logramos integrar y leer correctamente la data, podemos entender la intención real del usuario y tomar decisiones mucho más precisas en cada etapa del journey, mejorando tanto la relevancia de la experiencia como la eficiencia de las acciones”, dice Marcio Granado, head of growth Americas de Inchcape, distribuidora automotriz que opera en los cinco continentes con más de 40 marcas de vehículos. Esto –acota el ejecutivo de Accenture Song Chile– se traduce en campañas más efectivas, experiencias más personalizadas y “una mejor gestión de la relación con el cliente en todas sus fases, desde la adquisición hasta la fidelización”. En síntesis: mayor rentabilidad para el negocio.
Segmentación dinámica
Los modelos predictivos ayudan a identificar comportamientos de los clientes o usuarios como la repetición de visitas a páginas web, interacciones con contenido informativo o actuaciones previas a una conversión. De esta forma, permiten pasar de una segmentación basada principalmente en variables demográficas a una segmentación dinámica que se fundamenta en acciones, contexto e intención.
Es así como las campañas dejan de ser estáticas y las interacciones pasan a adaptarse continuamente a la conducta de cada persona. “Por lo tanto, en lugar de tratar a todos los prospectos de la misma manera, la IA permite priorizar aquellos con mayor probabilidad de compra, mejorando significativamente las tasas de conversión”, afirma César Mendoza, gerente de marketing de Sportlife Chile.
En industrias en las que se requiere algún tipo de suscripción —como fitness o streaming— la IA puede ser particularmente valiosa. Cambios en los horarios o en los patrones de uso pueden entregar señales que, bien leídas, ayuden a realizar acciones correctivas o de refuerzo de algún tipo de comportamiento, con el fin de retener al cliente o mejorar el servicio que se le presta.
“Los modelos actuales permiten no solo predecir, sino también activar estrategias específicas de recomendaciones de entrenamiento personalizadas, contacto proactivo de los equipos de soporte, incentivos, beneficios personalizados o contenidos motivacionales adaptados al perfil del usuario, transformando la retención en un proceso proactivo y basado en datos”, explica Mendoza.
En operaciones de gran escala, este tipo de modelos también puede tener un impacto relevante. En un caso desarrollado por Accenture para una compañía de telecomunicaciones con más de 62 millones de clientes, la implementación de clasificación predictiva y automatización inteligente permitió mejorar en 33% el entendimiento de las solicitudes de los usuarios, alcanzar más de 90% de precisión en las respuestas y reducir en 10% el tiempo promedio de atención. “Estas mejoras no solo aumentan la eficiencia operativa, sino que también fortalecen la experiencia del cliente y reducen el riesgo de abandono”, afirma Kampers.
A su vez, al analizar datos de comportamiento con modelos predictivos, aparecen “patrones inesperados” como segmentos con alta interacción digital pero baja conversión, o micro-segmentos que responden muy bien a estímulos muy específicos. “La IA permite descubrir estos patrones ocultos –agrega el ejecutivo de Sportlife Chile– y redefinir las estrategias de marketing y fidelización con mayor precisión. En muchos casos, estos hallazgos terminan modificando incluso la forma en que las empresas diseñan sus experiencias y propuestas de valor”.
Con todo, la combinación entre IA predictiva con IA generativa está cambiando la gestión de los clientes. Mientras una permite anticipar comportamientos, identificar necesidades e interpretar señales de intención del cliente, la otra ayuda a crear la interacción adecuada con el usuario para el momento oportuno.
“En conjunto, esto abre la puerta a experiencias mucho más personalizadas, donde cada cliente puede recibir recomendaciones de productos en su contexto, comunicaciones personalizadas y contenidos generados dinámicamente”, sintetiza Mendoza.
De acuerdo con los análisis de Accenture, esta convergencia entre analítica predictiva y generación automática de contenido será uno de los principales motores de la personalización a gran escala en los próximos años, permitiendo a las empresas ofrecer experiencias más relevantes, rápidas y resolutivas a lo largo de todo el recorrido del cliente.
Cambio de paradigma y la IA predictiva
Durante los dos últimos años, la inteligencia artificial ha ido ganando terreno como herramienta de búsqueda en la web, por lo que varias empresas han tomado conciencia de la relevancia de insertarse de mejor manera en plataformas. “Si no apareces en la respuesta, simplemente no existes para ese cliente. Y a diferencia del SEO tradicional, no hay segunda página en una conversación con IA: no hay segunda oportunidad”, dice Marcio Granado.
Es en este contexto que, a partir del análisis integrado de datos de búsqueda (Semrush), comportamiento digital (GA4) y patrones de prompts en entornos como ChatGPT, Gemini o Perplexity, las marcas y empresas pueden anticipar qué van a preguntar las personas y cómo van a formular esas preguntas. Ese entendimiento, apunta el ejecutivo de Inchcape, se traduce en el desarrollo de contenido estructurado para responder directamente a esas consultas.
“En ese sentido, el AEO (answer engine optimization) es un accionable directo de la IA predictiva: convierte la anticipación de la intención del usuario en contenido optimizado para aparecer en motores de respuesta desde las etapas tempranas del proceso de decisión”, concluye Granado.
